随着现代医学的持续进步，蛋白质组学逐渐成为生物医学研究的关键领域之一。其中，血浆蛋白质组学因其独特的研究对象和广泛的临床应用前景，备受研究人员的关注。血浆作为血液的重要组成部分，富含多种蛋白质，这些蛋白不仅反映机体的生理状态，还能在某种程度上指示疾病的发展。

血浆蛋白质组学利用先进的质谱技术与生物信息学分析方法，仅需少量血液样本便可实现对血浆中蛋白质的全面分析。这一技术具有高灵敏度、高通量、无创性和可重复性等优点，为揭示临床疾病的分子机制提供了重要的依据，进而有助于疾病的早期诊断、预后评估和个性化治疗。

如何利用血浆蛋白质组学筛选疾病标志物？

研究人员通过分析UK Biobank数据库，绘制出最全面的蛋白质图谱，包含2920种与疾病相关的血浆蛋白和986种健康特征。该研究揭示了168,100个蛋白质-疾病关联及554,488个蛋白质-性状关联，发现超过650种蛋白质在至少50种疾病中共享，且超过1000种蛋白具有性别和年龄的异质性。此外，蛋白质丰度在疾病鉴别方面显示出巨大潜力，在183种疾病中AUC值超过0.80。这一成果对早期发现潜在的生物标志物具有重要意义，为精准治疗奠定了基础。

血浆蛋白质组学在脓毒症中的应用

研究小组分析了1189名脓毒症患者和422名对照样本，利用高通量串联质谱进行血浆蛋白质组学分析。结果显示，11种蛋白质在脓毒症中含量显著升高，并通过机器学习模型有效区分脓毒症患者与对照者（AUC=100%）。聚类分析进一步揭示了基于脓毒症血浆蛋白质组的不同聚类，为潜在生物标志物的研发提供了方向。

巨细胞动脉炎的血浆蛋白质组学研究

研究人员对30例巨细胞动脉炎患者及30例匹配的对照样本进行了超7000种血浆蛋白质特征的分析，结果表明537种蛋白质在活性GCA和对照之间存在差异表达，通过机器学习构建的预测模型也能有效地区分各组样本（交叉验证准确率高达95%和98%）。这一研究为GCA的早期诊断提供了新的视角。

揭示帕金森病的潜在生物标志物

在帕金森病的研究中，科学家分析了99名PD患者、72名呈现快速眼动睡眠行为障碍患者及36名健康对照的血浆蛋白质组学结果，发现23种蛋白质存在显著差异。通过机器学习筛选出8个蛋白预测因子，构建了准确分类帕金森患者和正常对照的模型，为早期识别高风险个体提供了理论依据。

此外，通过对434名经活检证实的肾病患者进行SomaScan蛋白质组学分析，发现156种与急性肾小管损伤（ATI）相关的独特蛋白，为相关疾病机制的理解提供了新线索。

总结

以上研究展示了血浆蛋白质组学在疾病标志物筛选和生物医学研究中的巨大潜力。多数研究首先通过非靶向蛋白定量技术进行高通量筛选，随后结合临床表型进行数据挖掘，最终筛选出适用于早期诊断和药物靶点研究的蛋白质面板。

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